matlab 生成莱斯分布的pdf和cdf代码

在MATLAB中，你可以使用内置函数`randn`生成标准正态分布的随机数，然后通过变换将其转换为莱斯分布（Rice Distribution）。莱斯分布通常用于描述强信号环境下的信号强度，其PDF（概率密度函数）和CDF（累积分布函数）可以使用特定公式计算。以下是一个简单的例子：

首先，你需要安装统计和随机函数工具箱，如果没有，可以运行`matlab.addons.toolbox.installToolbox('Statistics and Machine Learning Toolbox')`。

% 导入所需库
import stats.*
import distributions.*

% 定义必要的参数
lambda = 1; % 莱斯分布的形状参数
x_max = 5; % PDF/CDF计算的最大值

% 生成标准正态分布随机数
z = randn(1, 10000);

% 变换为莱斯分布
y = sqrt(lambda^2 + z.^2); % 对每个正态值应用Rice分布变换

% 计算PDF（概率密度函数）
[~, pdf_y] = ksdensity(y, 'Kernel', 'gaussian'); % 使用核密度估计

% 计算CDF（累积分布函数）
[cdf_y, ~] = ecdf(y); % 使用累积分布函数

% 绘制PDF和CDF
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(y, pdf_y, '-b');
xlabel('Rice Distributed Value');
ylabel('PDF');
title('Rice Distribution PDF');

subplot(2, 1, 2);
plot(cdf_y, y, '-r');
xlabel('CDF Value');
ylabel('Rice Distributed Value');
title('Rice Distribution CDF');

% 输出最大值处的PDF和CDF值
[val, pdf_at_max] = max(pdf_y);
[val_cdf, cdf_at_max] = min(abs(cdf_y - x_max));
fprintf('PDF at x_max = %f, CDF at x_max = %f\n', x_max, cdf_at_max);

请注意，这个示例假设你想要绘制的是有限范围内的PDF和CDF，并找到最大值处的概率。如果你需要其他帮助或者有特殊需求，随时告诉我。